pytorch 的交叉熵函数,多分类，二分类

多分类 

在PyTorch中，交叉熵损失函数主要用于多类分类问题。PyTorch提供了两个交叉熵损失函数：`nn.CrossEntropyLoss` 和 `nn.NLLLoss` 与 `nn.LogSoftmax` 的组合。

### 1. `nn.CrossEntropyLoss`

`nn.CrossEntropyLoss` 是一个组合损失函数，它结合了 `nn.LogSoftmax` 和 `nn.NLLLoss`。这个损失函数期望输入（通常是模型的原始输出，即logits）和目标（ground truth labels）。

- **输入**：模型的原始输出（logits）和目标标签。
- **目标**：目标标签，通常是类的索引。

使用示例：

```python
import torch
import torch.nn as nn

# 假设有3个样本，每个样本有5个类别，模型输出的logits形状为[3, 5]
logits = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
                       [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
                       [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]])

# 真实标签，每个样本一个标签
labels = torch.tensor([1, 0, 4])

# 创建交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 计算损失
loss = criterion(logits, labels)

print(loss)
```

### 2. `nn.NLLLoss` 和 `nn.LogSoftmax`

如果你想要更细粒度的控制，可以使用 `nn.LogSoftmax` 和 `nn.NLLLoss` 分别对logits进行softmax转换和计算负对数似然损失。

- **`nn.LogSoftmax`**：对输入应用log-softmax函数。
- **`nn.NLLLoss`**：计算负对数似然损失。

使用示例：

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

# 假设有3个样本，每个样本有5个类别，模型输出的logits形状为[3, 5]
logits = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
                       [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0],
                       [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]])

# 真实标签，每个样本一个标签
labels = torch.tensor([1, 0, 4])

# 应用log-softmax
log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
log_probs = log_softmax(logits)

# 创建负对数似然损失函数
nll_loss = nn.NLLLoss()

# 计算损失
loss = nll_loss(log_probs, labels)

print(loss)
```

这两种方法都可以用于计算交叉熵损失，选择哪一种取决于你的具体需求和偏好。`nn.CrossEntropyLoss` 更为方便，因为它将两个步骤合并为一步，而 `nn.NLLLoss` 和 `nn.LogSoftmax` 的组合则提供了更多的灵活性。

二分类

loss = -torch.trace(torch.matmul(y, torch.log(output).float().t()) + torch.matmul((1 - y), torch.log(1 - output).float().t())) # 计算损失函数 和这个区别呢

您提供的代码行：

```python
loss = -torch.trace(torch.matmul(y, torch.log(output).float().t()) +
                            torch.matmul((1 - y), torch.log(1 - output).float().t()))
```

这是一个自定义的二元分类交叉熵损失函数的实现。它与PyTorch提供的`nn.CrossEntropyLoss`和`nn.NLLLoss`+`nn.LogSoftmax`的组合有以下不同：

1. **输入要求不同**：
   - `nn.CrossEntropyLoss`接受原始输出（logits）和类别索引作为目标（target）。它内部会先应用`nn.LogSoftmax`，然后计算负对数似然损失（NLL）。
   - 您提供的代码同样接受原始输出（logits）和真实标签（y），但它期望`y`是0和1的二元标签，并且直接计算对数似然，没有应用softmax函数。

2. **计算方式不同**：
   - `nn.CrossEntropyLoss`和`nn.NLLLoss`+`nn.LogSoftmax`的组合首先对logits应用softmax函数，然后对每个类别的概率取对数，最后计算负对数似然损失。
   - 您的代码直接对输出（`output`）取对数，没有经过softmax转换。这意味着您的代码假设`output`是概率值（即经过sigmoid函数处理的结果），而不是logits。因此，它直接计算了每个样本的对数似然损失，并且通过`torch.matmul`和`torch.trace`来计算整个批次的损失。

3. **损失计算的细节**：
   - `nn.CrossEntropyLoss`在内部处理了多类别的情况，并且可以处理多维的输出，其中每一维对应一个类别的概率。
   - 您的代码是为二元分类设计的，它通过`y`和`(1 - y)`来区分两个类别，并且只计算了两个类别的对数似然损失。

4. **数值稳定性**：
   - `nn.CrossEntropyLoss`和`nn.LogSoftmax`的组合由于先进行softmax转换，通常具有更好的数值稳定性。
   - 直接对概率值取对数可能会遇到数值问题，尤其是当概率值接近0或1时。

总结来说，您的代码是一个为二元分类问题定制的交叉熵损失函数，它直接对概率输出取对数，而PyTorch的`nn.CrossEntropyLoss`和`nn.NLLLoss`+`nn.LogSoftmax`的组合则提供了更通用的解决方案，适用于多类别问题，并且具有更好的数值稳定性。
 

原文地址：https://blog.csdn.net/zhangfeng1133/article/details/143959412

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